基于特征分割识别的点云配准

针对大型工业零件难以一次扫描点云模型的问题,基于工业零件包含大量规则面(平面、柱面、锥面)的特点设计了一种点云的自动配准方法.首先,提出一种基于生长区域算法的点云配准预处理算法并实现,将点云基于曲率变化和连续性分割成多个子点云,再基于特征面提取出子点云的特征属性(法线、轴线);其次,设计出一种点云粗配准方法并完成粗配准并求解变换矩阵;最后,结合ICP完成精确配准,对工业喷涂零件完成仿真配准实验.实验结果表明,两配准点云在实验后重合度较高,与传统ICP配准比较,在针对包括工业零件在内特征属性丰富的点云有着更好的配准精度和效率.